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FalkorDB

FalkorDB/GraphRAG-SDK

SDK Python para criar apps GraphRAG no FalkorDB, usando um grafo de conhecimento para recuperar contexto relacionado para respostas de LLM com rastreabilidade das fontes.

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O que é?

O GraphRAG SDK é um framework Python para criar aplicações de geração aumentada por recuperação sobre o FalkorDB. Ele extrai entidades e relações dos documentos e as organiza em um grafo de conhecimento; depois, responde a perguntas percorrendo essas relações e combinando busca vetorial e busca de texto completo. Isso ajuda a responder perguntas com vários saltos, cujos fatos estão espalhados por vários trechos — algo que a similaridade vetorial simples muitas vezes não consegue encontrar.

O SDK registra arestas MENTIONED_IN que vinculam menções a entidades aos respectivos trechos de origem e pode retornar o contexto recuperado junto com cada resposta, permitindo que a aplicação verifique as afirmações geradas ou se recuse a responder quando faltarem evidências. Uma ontologia opcional restringe os tipos de entidade e relação extraídos. Cada graph_name mantém isolados os dados de um tenant.

O SDK oferece atualizações incrementais por meio de update, delete_document e apply_changes, que sincronizam novamente apenas os arquivos alterados, e aceita PDFs quando o extra pdf está instalado. Os provedores de LLM e embeddings são configurados pelo LiteLLM ou por classes de provedor personalizadas. É necessário usar um servidor FalkorDB na versão 4.20 ou posterior.

Recursos principais

  • 01Extrai entidades e relações de textos e PDFs para um grafo de conhecimento no FalkorDB.
  • 02Combina travessia do grafo, busca vetorial, busca de texto completo e recuperação de dados com text-to-Cypher.
  • 03Vincula menções a entidades aos trechos de origem com arestas MENTIONED_IN para permitir rastrear as respostas.
  • 04Oferece um esquema opcional para restringir os tipos de entidade e relação extraídos.
  • 05Permite atualizações e exclusões incrementais de documentos para sincronizações do grafo acionadas por CI.
  • 06Isola os dados de cada tenant por meio de graph_name.

Casos de uso

  • Criar um bot de perguntas e respostas sobre documentos internos cujas respostas precisam citar as fontes.
  • Responder a perguntas com vários saltos que exigem conectar fatos encontrados em diversos documentos.
  • Manter um grafo de conhecimento sincronizado com um repositório Git, reprocessando os arquivos alterados quando um PR é integrado.
  • Adicionar respostas fundamentadas, com possibilidade de abstenção, a aplicações em que alucinações têm alto custo.

Início rápido

  1. 1

    Instale o SDK com suporte ao LiteLLM

    pip install graphrag-sdk[litellm]
  2. 2

    Inicie um servidor FalkorDB (versão 4.20 ou posterior) no Docker

    docker run -d -p 6379:6379 -p 3000:3000 --name falkordb falkordb/falkordb:v4.22.2
  3. 3

    Defina sua chave de API da OpenAI no ambiente

    export OPENAI_API_KEY="sk-..."
  4. 4

    Faça a ingestão de um documento, finalize o processo e consulte-o usando o exemplo em Python do README

Antes de usar

  • É necessário ter um servidor FalkorDB em execução, versão 4.20 ou posterior.
  • A ingestão e a geração de respostas precisam de uma chave de API de LLM, como a da OpenAI.

Tópicos

#graphrag#rag#knowledge-graph#graph-database#llm#python#falkordb#genai#open-source#sdk

Perguntas frequentes

O que é GraphRAG-SDK?
SDK Python para criar apps GraphRAG no FalkorDB, usando um grafo de conhecimento para recuperar contexto relacionado para respostas de LLM com rastreabilidade das fontes. O GraphRAG SDK é um framework Python para criar aplicações de geração aumentada por recuperação sobre o FalkorDB. Ele extrai entidades e relações dos documentos e as organiza em um grafo de conhecimento; depois, responde a perguntas percorrendo essas relações e combinando busca vetorial e busca de texto completo. Isso ajuda a responder perguntas com vários saltos, cujos fatos estão espalhados por vários trechos — algo que a similaridade vetorial simples muitas vezes não consegue encontrar.
GraphRAG-SDK é gratuito? Qual é a licença?
GraphRAG-SDK é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
GraphRAG-SDK ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de GraphRAG-SDK foi em 5 de nov. de 2026.
Para que posso usar GraphRAG-SDK?
Criar um bot de perguntas e respostas sobre documentos internos cujas respostas precisam citar as fontes. Responder a perguntas com vários saltos que exigem conectar fatos encontrados em diversos documentos. Manter um grafo de conhecimento sincronizado com um repositório Git, reprocessando os arquivos alterados quando um PR é integrado. Adicionar respostas fundamentadas, com possibilidade de abstenção, a aplicações em que alucinações têm alto custo.
Como instalar GraphRAG-SDK?
Instale o SDK com suporte ao LiteLLM: pip install graphrag-sdk[litellm] Inicie um servidor FalkorDB (versão 4.20 ou posterior) no Docker: docker run -d -p 6379:6379 -p 3000:3000 --name falkordb falkordb/falkordb:v4.22.2 Defina sua chave de API da OpenAI no ambiente: export OPENAI_API_KEY="sk-..." Faça a ingestão de um documento, finalize o processo e consulte-o usando o exemplo em Python do README
Onde consigo GraphRAG-SDK?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/FalkorDB/GraphRAG-SDK

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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